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Enregistrement W2113941137 · doi:10.1146/annurev-fluid-010313-141424

Yielding to Stress: Recent Developments in Viscoplastic Fluid Mechanics

2013· article· en· W2113941137 sur OpenAlexaff
Neil J. Balmforth, Ian A. Frigaard, Guillaume Ovarlez

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Fluid Mechanics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoplasticityRheologyRheometryBingham plasticFluid mechanicsYield (engineering)Fluid dynamicsThixotropyMechanicsGeologyGeotechnical engineeringConstitutive equationPhysicsThermodynamicsFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The archetypal feature of a viscoplastic fluid is its yield stress: If the material is not sufficiently stressed, it behaves like a solid, but once the yield stress is exceeded, the material flows like a fluid. Such behavior characterizes materials common in industries such as petroleum and chemical processing, cosmetics, and food processing and in geophysical fluid dynamics. The most common idealization of a viscoplastic fluid is the Bingham model, which has been widely used to rationalize experimental data, even though it is a crude oversimplification of true rheological behavior. The popularity of the model is in its apparent simplicity. Despite this, the sudden transition between solid-like behavior and flow introduces significant complications into the dynamics, which, as a result, has resisted much analysis. Over recent decades, theoretical developments, both analytical and computational, have provided a better understanding of the effect of the yield stress. Simultaneously, greater insight into the material behavior of real fluids has been afforded by advances in rheometry. These developments have primed us for a better understanding of the various applications in the natural and engineering sciences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations655
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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